基于Landsat数据和农田概率时间序列子序列的退耕监测方法

提出一种利用Landsat数据和时间序列子序列的退耕监测方法.首先利用随机森林方法,对每年的Landsat数据统计值进行分类,得到每个像元属于农田的概率,由每年的农田概率构成年际的农田概率时间序列;然后,对退耕(农田变为非农田)及相关地物类别的农田概率时间序列进行分析,得到代表退耕的时间序列片段,即特征子序列;最后,计算未知像元的农田概率时间序列与退耕的特征子序列之间的距离,提取退耕区域和退耕时间.利用内蒙古自治区察右后旗土牧尔台镇地区的多年Landsat时间序列影像验证该方法的有效性,结果表明,与现有的方法相比,该方法在退耕区域和退耕时间提取方面均获得更高的精度....

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Published in北京大学学报（自然科学版） Vol. 58; no. 2; pp. 271 - 281
Main Authors 吴伟伟, 李培军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所,北京100871 20.03.2022
Subjects
变化监测
退耕
Landsat数据
时间序列子序列
概率时间序列
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ISSN0479-8023
DOI10.13209/j.0479-8023.2021.120

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Abstract 提出一种利用Landsat数据和时间序列子序列的退耕监测方法.首先利用随机森林方法,对每年的Landsat数据统计值进行分类,得到每个像元属于农田的概率,由每年的农田概率构成年际的农田概率时间序列;然后,对退耕(农田变为非农田)及相关地物类别的农田概率时间序列进行分析,得到代表退耕的时间序列片段,即特征子序列;最后,计算未知像元的农田概率时间序列与退耕的特征子序列之间的距离,提取退耕区域和退耕时间.利用内蒙古自治区察右后旗土牧尔台镇地区的多年Landsat时间序列影像验证该方法的有效性,结果表明,与现有的方法相比,该方法在退耕区域和退耕时间提取方面均获得更高的精度.
AbstractList 提出一种利用Landsat数据和时间序列子序列的退耕监测方法.首先利用随机森林方法,对每年的Landsat数据统计值进行分类,得到每个像元属于农田的概率,由每年的农田概率构成年际的农田概率时间序列;然后,对退耕(农田变为非农田)及相关地物类别的农田概率时间序列进行分析,得到代表退耕的时间序列片段,即特征子序列;最后,计算未知像元的农田概率时间序列与退耕的特征子序列之间的距离,提取退耕区域和退耕时间.利用内蒙古自治区察右后旗土牧尔台镇地区的多年Landsat时间序列影像验证该方法的有效性,结果表明,与现有的方法相比,该方法在退耕区域和退耕时间提取方面均获得更高的精度.
Author 吴伟伟
李培军
AuthorAffiliation 北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所,北京100871
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